


Implémentation de la validation du formulaire basée sur Bootstrap jQuery.validate_jquery
Basé sur la structure du projet de pratique de validation de formulaire Bootstrap jQuery.validate Form :
Adresse du code source sur github : https://github.com/starzou/front-end-example
1. code du formulaire [html]
Form 示例
Jquery.js,bootstrap.js,jquery.validate.js 库
2、form.js 代码[javascript]
var MonValidateur = function() {
var handleSubmit = function() {
$('.form-horizontal').validate({
errorElement : 'span',
errorClass : 'help-block',
focusInvalid : false,
règles : {
nom : {
obligatoire : vrai
},
mot de passe : {
obligatoire : vrai
},
introduction : {
obligatoire : vrai
}
},
messages : {
nom : {
requis : "Le nom d'utilisateur est requis."
},
mot de passe : {
requis : "Le mot de passe est requis."
},
introduction : {
requis : "L'introduction est requise."
}
},
point culminant : fonction (élément) {
$(element).closest('.form-group').addClass('has-error');
},
succès : function(label) {
label.closest('.form-group').removeClass('has-error');
label.remove();
},
errorPlacement : function (erreur, élément) {
element.parent('div').append(erreur);
},
submitHandler : function(form) {
form.submit();
}
});
$('.form-horizontal input').keypress(function(e) {
if (e. which == 13) {
Si ($('.form-horizontal').validate().form()) {
$('.form-horizontal').submit();
return false ; }); }
Retour {
init : function() {
handleSubmit(); };
}();
Effet :
Un très bon effet spécial pour la validation de formulaire. Je le recommande à tout le monde. Les amis peuvent l'utiliser dans leurs propres projets en l'embellissant librement.

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Introduisez Bootstrap dans Eclipse en cinq étapes : Téléchargez le fichier Bootstrap et décompressez-le. Importez le dossier Bootstrap dans le projet. Ajoutez une dépendance Bootstrap. Chargez Bootstrap CSS et JS dans des fichiers HTML. Commencez à utiliser Bootstrap pour améliorer votre interface utilisateur.

Étapes d'interprétation du test d'effet de médiation Bootstrap dans Stata : Vérifier le signe du coefficient : Déterminer le sens positif ou négatif de l'effet de médiation. Valeur p du test : inférieure à 0,05 indique que l'effet médiateur est significatif. Vérifiez l'intervalle de confiance : ne pas contenir de zéro indique que l'effet de médiation est significatif. La comparaison de la valeur p médiane : inférieure à 0,05 confirme en outre l’importance de l’effet de médiation.

Étapes pour introduire Bootstrap dans IntelliJ IDEA : Créez un nouveau projet et sélectionnez « Application Web ». Ajoutez la dépendance Maven "Bootstrap". Créez un fichier HTML et ajoutez des références Bootstrap. Remplacez par le chemin réel du fichier CSS Bootstrap. Exécutez le fichier HTML pour utiliser les styles Bootstrap. Astuce : Vous pouvez utiliser un CDN pour importer Bootstrap ou personnaliser des modèles de fichiers HTML.

Concernant Llama3, de nouveaux résultats de tests ont été publiés - la grande communauté d'évaluation de modèles LMSYS a publié une liste de classement des grands modèles, Llama3 s'est classé cinquième et à égalité pour la première place avec GPT-4 dans la catégorie anglaise. Le tableau est différent des autres benchmarks. Cette liste est basée sur des batailles individuelles entre modèles, et les évaluateurs de tout le réseau font leurs propres propositions et scores. Au final, Llama3 s'est classé cinquième sur la liste, suivi de trois versions différentes de GPT-4 et Claude3 Super Cup Opus. Dans la liste simple anglaise, Llama3 a dépassé Claude et est à égalité avec GPT-4. Concernant ce résultat, LeCun, scientifique en chef de Meta, était très heureux et a transmis le tweet et

Le test Bootstrap utilise la technologie de rééchantillonnage pour évaluer la fiabilité du test statistique et est utilisé pour prouver la signification de l'effet de médiation : premièrement, calculer l'intervalle de confiance de l'effet direct, de l'effet indirect et de l'effet de médiation, deuxièmement, calculer la signification de l'effet de médiation ; type de médiation selon la méthode de Baron et Kenny ou Sobel et enfin estimer l'intervalle de confiance pour l'effet indirect naturel.

Le test de médiation Bootstrap évalue l'effet de médiation en rééchantillonnant les données plusieurs fois : Intervalle de confiance de l'effet indirect : indique la plage estimée de l'effet de médiation. Si l'intervalle ne contient pas zéro, l'effet est significatif. Valeur p : évalue la probabilité que l'intervalle de confiance ne contienne pas zéro, les valeurs inférieures à 0,05 indiquant une valeur significative. Taille de l'échantillon : nombre d'échantillons de données utilisés pour l'analyse. Temps de sous-échantillonnage bootstrap : le nombre d'échantillonnages répétés (500 à 2 000 fois). Si l'intervalle de confiance ne contient pas zéro et que la valeur p est inférieure à 0,05, l'effet de médiation est significatif, indiquant que la variable médiatrice explique la relation entre les variables indépendantes et dépendantes.

La principale différence entre Bootstrap et Spring Boot est que Bootstrap est un framework CSS léger pour le style de sites Web, tandis que Spring Boot est un framework backend puissant et prêt à l'emploi pour le développement d'applications Web Java. Bootstrap est basé sur CSS et HTML, tandis que Spring Boot est basé sur Java et le framework Spring. Bootstrap se concentre sur la création de l'apparence et de la convivialité d'un site Web, tandis que Spring Boot se concentre sur les fonctionnalités back-end. Spring Boot peut être intégré à Bootstrap pour créer des applications entièrement fonctionnelles et esthétiques.

Exporter les résultats du test d'effet de médiation Bootstrap dans Stata : Sauvegarder les résultats : bootstrap post Créer une liste de variables : vars locales : coef se ci Exporter les résultats (CSV) : exporter les résultats délimités.csv, varlist(`vars') remplacer la virgule nolabel
